一种有效的车道线识别与偏道预警方法

2012年03月13日14:52:22 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

杨晶东，杨敬辉，朴松昊
上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海上海第二工业大学经济管理学院，上海

哈尔滨工业大学计算机科学与工程学院，黑龙江哈尔滨

摘　　　要：室外自然光照条件下进行车道线检测时，光照强度和视野角度变化常常会对识别的结果产生较大影响。为此提出了一种基于自适应视频源参数调解的车道线实时检测方法。该方法通过实时动态调解视频源参数（白平衡、Ｇａｍｍａ值）等适应室外光照环境。采用Ａｄａｂｏｏｓｔ算法训练分类器获得感兴趣车道线区域图像，有效地缩小了图像处理范围，减少了运算量。提出了一种基于冒泡排序法的哈夫变换方法，在边缘检测过程中有效地过滤背景噪声，提高车道线检测的鲁棒性。实验表明视频源参数动态调解算法可以适应各种室内、外自然光照条件，提高了车道线识别精度。车道线中心线和侧向距离偏差检测及预警过程能够及时给出预警信息，有效地避免了高速行驶的自主车辆偏道现象。

关　键　词：视频源参数；Ｇａｍｍａ值；白平衡；哈夫变换；偏道预警

１　引　言
室外自然环境下的汽车安全驾驶预警系统中，环境光照以及视野角度变化严重影响了车道线识别。近年来许多学者一直采用各种办法来消除这些因素的影响。比如有些学者采用直方图法来增强识别目标域值，同时采用具有修正值的各种边缘检测方法来提高边缘检测精度［１２］。这些方法能在较稳定光照环境下提高识别精度，减少了背景噪声。但是没有根本解决实际动态变化自然光照对车道线识别的影响。比如光线强弱变化，以及视野角度改变都会影响识别精度。另外一些学者通过采用改变摄像机物理属性来提高识别精度，比如采用红外摄像机替换普通摄像机。这种方法虽然可以直接消除环境光照影响，但造价较高，还无法推广到当今的汽车安全驾驶辅助系统中。为此本文提出了一种针对普通摄像机基于视频源参数动态调解的目标识别方法。只通过动态改变视频源参数（白平衡和Ｇａｍｍａ值）来达到自然环境下实时识别车道线的方法。采用冒泡排序法去除背景噪声干扰，减少运算量。通过计算车道线中心线偏角和侧向位置偏移量及时进行偏道预警。实验表明该方法能够适合于室外自然光照下的车道线检测与预警，具有较好的实时性和鲁棒性。

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